工业4.0智能制造方案及流程图
工业4.0及智能制造解决方案

工业3.0与工业4.0有哪些不同?
一、工业4.0是什么
大规模定制生产与大规模生产的比较
大规模生产
大规模定制
管理理念 以产品为中心,以低成本赢得市场 以顾客为中心,以快速响应赢得市场
驱动方式
根据市场预测安排生产,属推动式 的生产方式
根据客户定点安排生产,属拉动式生 产方式
核心 通过稳定性和控制力取得高效率
一、工业4.0是什么
四次工业革命
一、工业4.0是什么
工业1.0
一、工业4.0是什么
工业2.0
一、工业4.0是什么
工业3.0
一、工业4.0是什么
工业4.0概念
什么是工业4.0
通过互联网等通信网络将工厂与工厂内外的事物和服务连接起来,创造前 所未有的价值、构建新的商业模式的产官学一体的项目。“工业4.0”概念 包含了由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变,目标是建立一个 高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。在这种模式中,传统 的行业界限将消失,并会产生各种新的活动领域和合作形式。创造新价值的 过程正在发生改变,产业链分工将被重组。
2012年 3月
2012年 4~10月
4月
工业4.0发展战略 发布;由VDMA、
2011年 1月
《德国2020高技术战略》行
BITKOM、ZVEI 组成秘书处,组 建工业4.0平台
动计划发布,11个“未来项
2010年
目”缩减为10个(投资84亿 欧元);“工业4.0”一词
首次出现(投资2亿欧元)
《德国2020高技术战略》发布, 并重点推出11个“未来项目”
目录
一 工业4.0 二 工业4.0时代的智能制造 三 未来制造业
智能制造:工业4.0与中国制造2025ppt课件

3- 文化严谨务实 4- 创新由政府主导 5- 自动化程度高
1- 工业基础强大,已实现3.0 2- 精益思想深入 3- 高端制造业强大 4- 自动化程度高
劣势
1- 工业企业整体大而不强、小而 不精
2- 硬件基础弱 3- 整体创新能力不强 4- 产业地段化严重
1科2--技偏工)科业、严空弱重心的,化较强较弱的严(太重基强础(工高业)1美2不--国如高注美科重国技硬&件基,础整创体新创能新力能弱力于
到2025年:
(1)制造业整体素质大幅提升,创新能力显著增强,全员劳动生产率明显
提高,两化(工业化和信息化)融合迈上新台阶。
(2)重点行业单位工业增加值能耗、物耗及污染物排放达到世界先进水平。
(3)形成一批具有较强国际竞争力的跨国公司和产业集群,在全球产业分
工和价值链中的地位明显提升。
第二步:我国制造业整体达到世界制造强国阵营中等水平。
到2020年,重点形成 15家左右制造业创新 中心(工业技术研究 基地),力争到2025
重点开展行业基础 和共性关键技术研 发、成果产业化、 人才培训等工作
年形成40家左右制造
形成一批制造业创 新中心(工业技术 研究基地)
业创新中心(工业技 术研究基地)。
制定完善制造业创 新中心遴选、考核、 管理的标准和程序
到2025年,自主知识产权
高端装备市场占有率大幅提
升,核心技术对外依存度明
显下降,基础配套能力显著
.
增强,重要领域装备达到国
际领先水平。
中国制造2025重点
四大转变 • 由要素驱动向创新驱动转变 • 由低成本竞争优势向质量效益竞争优势转变 • 由资源消耗大、污染物排放多的粗放制造向绿色制造转变 • 由生产型制造向服务型制造转变
物联网与智能制造 实现工业4.0的智能化生产流程

物联网与智能制造实现工业4.0的智能化生产流程随着科技的不断进步和数字化时代的到来,物联网和智能制造成为了现代工业生产领域中一个重要的发展方向。
物联网以其独特的技术和理念,在推动工业4.0的智能化生产流程中发挥着至关重要的作用。
本文将探讨物联网和智能制造在实现工业4.0智能化生产流程中的应用和关键作用。
一、物联网与智能制造的基本概念物联网是指通过互联网,将各种传感器、设备和物理对象连接起来,形成一个能够相互通信和交流的智能网络。
智能制造则是指利用先进的信息技术,实现生产过程的自动化与数字化,提高工厂的生产效率和质量。
二、物联网在工业4.0中的应用1. 传感器技术的应用物联网的核心是各种传感器技术的应用。
传感器可以将物理信息转化为数字信号,实时采集和监测设备和制造过程中的各种参数和数据。
通过传感器的应用,可以实现对生产过程的实时监控和数据采集,为智能制造提供数据支持。
2. 设备互联与远程控制物联网可以实现设备的互联和远程控制。
通过将各种设备连接到互联网,可以实现设备之间的信息交换和控制,实现生产过程的自动化和智能化。
例如,设备故障时可以通过物联网远程监测和控制设备,提高故障诊断和维护的效率。
3. 数据管理与分析物联网可以实现对生产数据的管理和分析。
通过对传感器采集到的数据进行处理和分析,可以获取有价值的信息,并为决策者提供相关数据支持。
例如,利用物联网技术可以对生产过程中的实时数据进行监测和分析,及时发现问题并采取相应的措施。
三、智能制造在工业4.0中的应用1. 自动化生产线智能制造倡导实现生产线的自动化,通过自动化设备和工艺,实现生产过程的自动控制和优化。
自动化生产线可以大大提高生产效率和质量,并减少人为因素对于生产过程的影响。
2. 数据集成与共享智能制造的另一个关键特征是数据的集成与共享。
在智能制造中,各个环节和部门之间的数据可以实现共享和交流,从而实现生产过程的整合和优化。
通过数据的集成和共享,可以实现提前预测和及时干预,从而降低生产风险和成本。
制造业:工业4.0智能制造升级方案

制造业:工业4.0智能制造升级方案第1章智能制造概述 (3)1.1 工业发展历程与智能制造 (3)1.2 智能制造的定义与特征 (3)1.3 智能制造对我国制造业的意义 (4)第2章工业互联网基础 (4)2.1 工业互联网架构与关键技术 (4)2.1.1 工业互联网架构 (4)2.1.2 工业互联网关键技术 (5)2.2 工业互联网平台 (5)2.2.1 平台架构 (5)2.2.2 平台功能 (5)2.2.3 典型工业互联网平台 (6)2.3 工业互联网安全 (6)2.3.1 安全威胁 (6)2.3.2 安全体系 (6)2.3.3 安全措施 (6)第3章大数据与云计算 (6)3.1 制造业大数据应用 (6)3.1.1 产品设计与研发 (6)3.1.2 生产过程优化 (6)3.1.3 供应链管理 (7)3.1.4 市场营销 (7)3.2 云计算在智能制造中的作用 (7)3.2.1 降低企业信息化建设成本 (7)3.2.2 提高数据处理能力 (7)3.2.3 促进产业链协同 (7)3.2.4 灵活应对业务变化 (7)3.3 数据分析与挖掘技术 (7)3.3.1 描述性分析 (7)3.3.2 关联规则挖掘 (8)3.3.3 聚类分析 (8)3.3.4 分类与预测 (8)3.3.5 时间序列分析 (8)第4章人工智能技术 (8)4.1 人工智能在制造业中的应用 (8)4.1.1 生产流程优化 (8)4.1.2 个性化定制 (8)4.2 机器学习与深度学习 (9)4.2.1 机器学习概述 (9)4.2.2 深度学习技术 (9)4.3 计算机视觉与自然语言处理 (9)4.3.2 自然语言处理技术 (9)第5章数字化设计与仿真 (10)5.1 数字化设计技术 (10)5.1.1 参数化设计 (10)5.1.2 模块化设计 (10)5.1.3 协同设计 (10)5.2 仿真技术在智能制造中的应用 (10)5.2.1 有限元分析 (10)5.2.2 计算流体力学 (10)5.2.3 多物理场仿真 (10)5.3 虚拟现实与增强现实技术 (11)5.3.1 虚拟现实技术在产品设计中的应用 (11)5.3.2 增强现实技术在生产制造中的应用 (11)5.3.3 VR与AR在教育培训中的应用 (11)第6章智能制造装备 (11)6.1 智能制造装备的分类与特点 (11)6.2 与自动化设备 (12)6.3 智能传感器与执行器 (12)第7章智能生产线规划与布局 (13)7.1 智能生产线设计原则与流程 (13)7.1.1 设计原则 (13)7.1.2 设计流程 (13)7.2 数字化工厂规划与布局 (13)7.2.1 数字化工厂规划 (14)7.2.2 数字化工厂布局 (14)7.3 智能物流与仓储系统 (14)7.3.1 智能物流系统 (14)7.3.2 智能仓储系统 (14)第8章工业软件与系统集成 (14)8.1 工业软件在智能制造中的作用 (14)8.1.1 数据处理与分析 (15)8.1.2 设备控制与优化 (15)8.1.3 生产调度与管理 (15)8.1.4 个性化定制与协同制造 (15)8.2 系统集成技术与方法 (15)8.2.1 设备集成 (15)8.2.2 信息集成 (15)8.2.3 过程集成 (15)8.2.4 系统集成方法论 (16)8.3 工业APP与微服务架构 (16)8.3.1 工业APP (16)8.3.2 微服务架构 (16)第9章智能制造实施策略与路径 (16)9.1.1 智能制造成熟度模型构建 (16)9.1.2 智能制造成熟度评估方法 (16)9.1.3 智能制造成熟度提升策略 (16)9.2 智能制造实施策略与规划 (17)9.2.1 智能制造战略规划 (17)9.2.2 技术路线选择 (17)9.2.3 人才培养与引进 (17)9.2.4 政策与资金支持 (17)9.3 案例分析与最佳实践 (17)9.3.1 设备自动化升级 (17)9.3.2 信息化建设 (17)9.3.3 数据分析与挖掘 (17)9.3.4 系统集成 (17)第十章智能制造发展趋势与展望 (18)10.1 全球智能制造发展动态 (18)10.1.1 欧洲智能制造发展动态 (18)10.1.2 美国智能制造发展动态 (18)10.1.3 亚洲及其他地区智能制造发展动态 (18)10.2 我国智能制造政策与趋势 (18)10.2.1 我国智能制造政策环境 (18)10.2.2 我国智能制造发展趋势 (18)10.3 未来智能制造发展展望与挑战 (19)10.3.1 发展展望 (19)10.3.2 面临挑战 (19)第1章智能制造概述1.1 工业发展历程与智能制造自第一次工业革命以来,全球工业发展经历了机械化、电气化和自动化三个阶段。
制造业工厂智能制造与工业 4.0 升级方案

制造业工厂智能制造与工业 4.0 升级方案第1章智能制造与工业4.0概述 (3)1.1 智能制造的发展背景 (3)1.1.1 国际层面 (4)1.1.2 国内层面 (4)1.2 工业4.0的概念与特点 (4)1.2.1 概念 (4)1.2.2 特点 (4)1.3 智能制造与工业4.0的关系 (5)第2章工厂现状分析 (5)2.1 工厂现有基础设施 (5)2.1.1 厂房与生产线 (5)2.1.2 物流系统 (5)2.1.3 能源供应及辅助设施 (5)2.2 生产流程与工艺 (6)2.2.1 生产流程 (6)2.2.2 工艺 (6)2.3 管理体系与信息化水平 (6)2.3.1 管理体系 (6)2.3.2 信息化水平 (6)第3章智能制造战略规划 (6)3.1 制定智能制造战略目标 (6)3.1.1 明确企业现状及发展需求 (6)3.1.2 设定战略目标 (6)3.2 设计智能制造总体架构 (7)3.2.1 设备层 (7)3.2.2 网络层 (7)3.2.3 数据层 (7)3.2.4 应用层 (7)3.2.5 安全与保障体系 (7)3.3 制定实施路线图与时间表 (7)3.3.1 实施路线图 (7)3.3.2 时间表 (8)第4章智能生产线设计与优化 (8)4.1 生产线自动化升级 (8)4.1.1 自动化设备选型与布局 (8)4.1.2 生产线自动化控制系统 (8)4.1.3 生产线升级效果评估 (8)4.2 工业应用 (8)4.2.1 工业类型与选型 (8)4.2.2 工业系统集成 (8)4.2.3 工业应用案例 (8)4.3 智能物流系统设计 (9)4.3.1 智能物流系统概述 (9)4.3.2 智能物流系统设计与布局 (9)4.3.3 智能物流系统应用案例 (9)第5章工厂数据采集与分析 (9)5.1 数据采集技术选型 (9)5.1.1 自动识别技术 (9)5.1.2 传感器技术 (9)5.1.3 工业以太网技术 (9)5.1.4 无线通信技术 (9)5.2 设备状态监测与故障预测 (10)5.2.1 设备状态监测 (10)5.2.2 故障预测 (10)5.3 生产数据可视化与分析 (10)5.3.1 生产数据可视化 (10)5.3.2 生产数据分析 (10)5.3.3 数据驱动的决策支持 (10)第6章工业互联网平台建设 (10)6.1 工业互联网平台概述 (10)6.2 平台架构与功能设计 (10)6.2.1 架构设计 (10)6.2.2 功能设计 (11)6.3 平台实施与运维 (11)6.3.1 平台实施 (11)6.3.2 平台运维 (11)第7章智能制造关键技术应用 (12)7.1 人工智能技术应用 (12)7.1.1 生产过程优化 (12)7.1.2 设备故障预测与维护 (12)7.1.3 质量检测 (12)7.1.4 智能调度与物流 (12)7.2 大数据与云计算应用 (12)7.2.1 数据采集与分析 (12)7.2.2 云计算平台构建 (12)7.2.3 生产数据可视化 (13)7.2.4 智能决策支持 (13)7.3 数字孪生与虚拟仿真 (13)7.3.1 数字孪生 (13)7.3.2 虚拟仿真 (13)7.3.3 产品设计验证 (13)7.3.4 员工培训 (13)第8章智能制造管理体系构建 (13)8.1 智能制造组织架构设计 (13)8.1.1 企业战略与智能制造目标设定 (13)8.1.2 组织结构调整与功能优化 (14)8.1.3 人力资源配置与能力提升 (14)8.1.4 技术支撑与基础设施建设 (14)8.2 生产计划与调度优化 (14)8.2.1 生产计划制定 (14)8.2.2 调度策略优化 (14)8.2.3 生产计划与调度的动态调整 (14)8.3 质量管理与设备维护 (14)8.3.1 质量管理 (14)8.3.2 设备维护 (15)8.3.3 质量与设备管理的协同优化 (15)第9章安全生产与环保 (15)9.1 安全生产管理体系 (15)9.1.1 安全生产目标 (15)9.1.2 安全生产制度 (15)9.1.3 安全生产措施 (15)9.1.4 安全生产监测与评价 (15)9.2 环保与节能减排措施 (15)9.2.1 环保法规与标准 (15)9.2.2 节能减排技术 (15)9.2.3 环保设施建设与运行 (15)9.2.4 环保监测与评价 (16)9.3 应急管理与处理 (16)9.3.1 应急预案制定 (16)9.3.2 应急演练与培训 (16)9.3.3 处理流程 (16)9.3.4 预防与整改 (16)第10章人才培养与团队建设 (16)10.1 人才需求与培训计划 (16)10.1.1 人才需求分析 (16)10.1.2 培训计划 (16)10.2 员工技能提升与激励机制 (17)10.2.1 技能提升 (17)10.2.2 激励机制 (17)10.3 团队协作与文化建设 (17)10.3.1 团队协作 (17)10.3.2 文化建设 (17)第1章智能制造与工业4.0概述1.1 智能制造的发展背景全球经济一体化的发展,制造业面临着巨大的竞争压力。
智能制造与工业4.0ppt课件

横幅纸病在线监测
过程监测值三维色谱分析
SKU工艺参数优化
第17天
第4天
22
在线监测系统及其数据的应用
Valmet 数据应用
诊断
预知
优化
专业诊断和分析
基于云数据库的可 视化和预知性分析
能源优化,设备、工艺 参数优化
A
23
24
附件一:智能产品
电子纹身
芯片、条码技术的载体,赋予产品 身份特征,便于产品的搬运、存储、
预知检修
现场SCADA系统
现场执行器和测 量仪表
智能化仓库 质量检验与分析 备品及易损件管理
8
思考2.发展智能企业需要哪些基础?
基础:自动化与信息化是企业智能化的基础(Siemens案例)
PLM产品生命周期管理
研发项目过程管理、配方/包装设计、小样分 析检验
ERP企业资源计划
人力资源管理、财务管理、物料管理、生产 计划管理、采购管理、销售管理等
《中国制造2025》-中国的“工业4.0”规划 用三个10年完成从制造业大国向制造业强国转变
第三阶段(2045年)
03 2045年中国制造业可望进入第一 方针,成为具有全球影响力的制 造强国.
先易后难 逐步实现
第一阶段(2025年)
01
工业
2025年中国制造业可进入世界第
二方阵,迈向制造强国行列。
设计,充分利用物联网和移动互联技术,通过标签/条码及RF设备的应用,对物资进行智能标记和
感知,提高收发货作业效率和准确度,实现物资仓储管理智能化。
26
服务内容:中间开发软件、数据库…
IAAS
云设备服务(Infrastructure as a service)
物联网与智能制造 实现工业4.0的智能化生产流程
物联网与智能制造实现工业4.0的智能化生产流程物联网与智能制造:实现工业4.0的智能化生产流程工业4.0是指以信息化、网络化和智能化为主要特征,通过物联网技术实现智能制造的生产模式。
物联网作为工业4.0的核心技术之一,为实现智能化生产流程提供了关键支撑。
一、物联网在智能制造中的作用物联网技术的出现,使得传感器、设备和系统之间实现了互联互通。
在智能制造中,物联网技术为设备的自动化与智能化提供了基础。
通过将传感器、设备和生产系统连接,物联网实现了设备之间的信息共享与交互,并能够进行远程监控和控制。
这种实时、智能的连接和交互,能够大幅提高生产效率和产品质量,降低生产成本。
二、物联网在生产流程中的应用1. 设备智能化:物联网技术可以实现对设备的智能化管理和控制。
通过添加传感器和控制单元,可以实现对设备状态的实时监测和管理。
在生产中,可以通过物联网技术对设备进行远程操作和管理,实现设备的自动化控制和优化调度。
2. 数据采集与分析:物联网技术可以实现对生产过程中的各种数据的采集和分析。
通过将传感器与设备连接,可以实时获取生产数据,包括温度、压力、湿度等。
这些数据可以用于生产过程的监控和优化,提高生产效率和产品质量。
3. 联网协同与优化:物联网技术可以实现设备之间的联网协同,实现整个生产过程的优化与调度。
通过物联网技术,设备可以实现实时通信和信息共享,实现整个生产过程的协调与优化。
例如,在以往的生产流程中,设备的维护通常是按照固定的时间计划进行,而物联网技术可以实现设备的智能维护,根据设备使用情况和状态进行维护,提高维护效率和设备可靠性。
三、物联网与工业4.0的互动关系物联网作为工业4.0的重要技术支持,为工业4.0提供了数据和信息的基础。
工业4.0的核心目标是实现生产过程的智能化和自动化,而物联网的作用恰恰是通过连接和数据采集实现智能制造。
物联网为工业4.0提供了海量的实时数据和信息,为智能化生产流程的优化与控制提供了重要依据。
工业4.0-智能工厂
工业4。
0--智能工厂1.智能工厂整体解决方案公司一直致力于为制造企业实现精益生产管理提供最有效的解决方案和最专业的项目实施。
公司针对用户需求,研发的智能工厂管理软件,广泛用于汽车,铁路、船舶、航空航天和其他交通运输设备零配件生产,零件加工设备生产及3C行业等制造型企业。
系统通过对生产数据的实时自动采集分析,帮助管理者掌握车间生产状况,从而提高生产设备的总体生产运行效率,实现降本增效。
公司已经成功的为多个客户提供了智能工厂解决方案。
其性价比远高于同类产品,极大的提升客户的经营管理理念,得到众多企业及其管理者的青睐。
2.智能工厂数据流向图3.产品信息智能采集追溯系统4.智能自动化立体仓储物流公司产品全部拥有自主知识产权和核心技术,其技术水平居国内领先地位,达到国际先进水平,广泛应用于机械、电子、汽车、等行业,可为客户提供自动化仓储与厂区物流的整体解决方案,是国内自动化物流系统开发与应用服务的重要力量。
公司建立专门的研发队伍,设置项目经理、技术经理,从产品设计、制造、现场安装、调试全程管理。
公司严格按照质量体系的规定采取培训、质量管理、体系审核、管理评审、纠正和预防、监视、测量和分析等必要措施、以确保实施、保持和改进所建立的质量管理体系。
公司拥有先进的生产加工设备、领先的生产工艺和生产技术队伍。
从零部件生产到产品交付,严格把关,满足用户要求,保证项目按期、快速高质量的完成并建立了完善的售后服务体系,保证以最快的响应速度,最好的方式,提供满意服务。
公司通过ISO 10012-1;1992计量合格确认,各种计量器具齐全,从而保证了产品尺寸测量精度,使产品质量始终处在受控状态.针对物流行业特点,研究智能物流技术,包括厂房一体化设计方案,自动化立体仓库、AGV机器人、搬运/码垛机器人、条码/RFID识别、信息系统等先进技术,开发出拥有自主知识产权自动化物流基础平台与开发平台、应用套件及核心关键智能部件,实现管理的集约化,精益化、标准化、现代化。
工业行业工业40智能制造实施方案
工业行业工业40智能制造实施方案第一章引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)1.3 项目意义 (2)第二章智能制造现状分析 (3)2.1 国内外智能制造发展现状 (3)2.2 行业智能制造发展趋势 (3)2.3 企业智能制造现状评估 (3)第三章智能制造战略规划 (4)3.1 智能制造战略目标 (4)3.2 智能制造战略路径 (4)3.3 智能制造战略实施步骤 (5)第四章设备智能化升级 (5)4.1 设备智能化需求分析 (6)4.2 设备智能化改造方案 (6)4.3 设备智能化升级实施计划 (6)第五章生产流程优化 (7)5.1 生产流程现状分析 (7)5.2 生产流程优化方案 (7)5.3 生产流程优化实施步骤 (8)第六章信息化管理系统建设 (8)6.1 信息化管理需求分析 (8)6.1.1 企业内部管理需求 (8)6.1.2 企业外部协作需求 (9)6.2 信息化管理系统架构设计 (9)6.2.1 系统层次结构 (9)6.2.2 系统模块划分 (9)6.3 信息化管理系统实施与集成 (10)6.3.1 系统选型与采购 (10)6.3.2 系统部署与调试 (10)6.3.3 用户培训与支持 (10)6.3.4 系统运维与优化 (10)第七章数据分析与挖掘 (10)7.1 数据分析与挖掘需求分析 (10)7.2 数据分析与挖掘技术选型 (11)7.3 数据分析与挖掘实施步骤 (11)第八章智能制造人才培养与团队建设 (12)8.1 人才培养需求分析 (12)8.2 人才培养方案制定 (12)8.3 团队建设与能力提升 (12)第九章项目实施与监控 (13)9.1 项目实施策略 (13)9.2 项目进度监控 (13)9.3 项目风险控制 (14)第十章项目验收与成果评估 (14)10.1 项目验收标准 (14)10.2 项目成果评估 (15)10.3 持续改进与优化 (15)第一章引言1.1 项目背景科技的快速发展,工业4.0的概念逐渐深入人心。
智能制造的技术路线图
中国华为公司:利用数字化技术实现生产流程的自动化和智能化,提高生产效率和产品质量,同时 加强供应链管理,实现快速响应和灵活调整。
中国海尔公司:通过数字化技术和智能化设备实现生产流程的自动化和智能化,提高生产效率和产 品质量,同时实现个性化定制和快速响应市场需求。
未来智能制造的技术创新和发展重点
数字化制造:实现制造过程的全面数字化,提高生产效率和降低成本。
人工智能技术:应用机器学习、深度学习等人工智能技术,提升制造过 程的智能化水平,提高产品质量和生产效率。 物联网技术:通过物联网技术实现设备之间的互联互通,提高生产过程 的可控性和优化能力。
可持续制造:注重环境保护和资源利用,实现绿色制造和可持续发展。
技术路线图的制定原则和方法
目标明确:明确技术发展的目标,为路线图的制定提供方向。 调研充分:对现有技术进行充分的调研和分析,了解技术的发展趋势和市场需求。 专家咨询:邀请相关领域的专家参与制定路线图,提供专业的意见和建议。 公开透明:路线图的制定过程和结果应该公开透明,接受公众的监督和评价。
人工智能技术:应用人工智能技术提高生产效率、优化产品设计、 预测市场需求等,推动制造业的智能化升级。
绿色制造:注重环境保护和可持续发展,采用清洁生产技术和节 能设备,降低生产过程中的环境污染。
柔性制造:适应市场需求变化,实现定制化生产,满足客户个性 化需求。
智能供应链:通过大数据分析和人工智能技术预测市场需求,优 化库存管理和物流配送,提高供应链的透明度和响应速度。
案例4:XX行业通 过智能制造实现了 产业升级和可持续 发展
智能制造的未来 趋势和发展方向
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工业4.0时代的智能制造方案这是笔者一同参加“工业4.0高峰论坛”并发言的陈志成博士做的演讲,转载到本人博客,以便需要了解工业4.0的朋友参考。
陈志成:中国人工智能学会基础专业委员会常务委员、中国通信学会云计算专家委员会委员、北京格分维科技有限公司总经理我原来在高校工作了一段时间,是教师,担任计算机学科方面的负责人,现在创办一个公司,做人工智能方面的工作。
我从学校出来,有一些背景因素,很多教授、院士,他们做了很多很好的理论研究,但是我们的产学研做的并不是想象中的那么好,企业很难把人工智能中比较超前的理论运用起来。
很多老师聊天说,人工智能是不是要死亡了,是不是真的不行了,没有什么用途了,离我们生活太遥远了。
我创办企业的想法,是希望将课本上的一些理论,变成日常生活当中可以用的一些产品,不管是小的产品也好,大的产品也好。
也许这也是一种情怀,大家都想做一些事情,而我想做人工智能。
我的演讲分为四部分内容:第一,介绍工业4.0的本质,我认为工业4.0的本质是智能制造,目前对于工业4.0的理解各种各样,但是大体而言,还是依据德国的提法来理解。
2011年至2013年,德国针对工业4.0给出了一些资料,总体思路还是智能制造的概念。
前面说人工智能要死亡了,可是现在机会来了,人工智能可能会有大发展了。
第二点介绍我们现在正在做的事情,就是制造企业的机联网,主要是指机器设备的联网,及其管理控制。
第三点讲基于机联网之上的云计算服务,以及相关的研究课题。
最后跟大家分享一个能源大数据系统的案例。
工业4.0的本质是智能制造智能时代已经来临,五年之前,老师们在讨论人工智能怎么发展,原中国人工智能学会理事长钟义信老师、何华灿老师等也都在讨论。
人类社会的发展经历了三个阶段,第一个阶段是农业社会,人类劳动工具以简单的镰刀、锄头为主。
第二个阶段是工业社会,也就是动力机车时代,以蒸汽机、机床为代表的时代。
第三个阶段是信息社会,网络时代到来了,电话、电灯、电视,现在的互联网、通信网,这就是目前的信息社会。
我们来看看前面三个时代,从研究者角度来分析,看看它的工具水平、研究的科学问题、及核心基础理论。
材料时代主要是简单的材料加工,用树枝就可以获取到一些食物类的东西;能源时代就是动力驱动,主要是蒸汽机为主的;信息时代是信息处理,这个地方加了一个管理,原来认为信息时代是智能工具,现在我们把智能单独拿出来了。
到现在为止,我们开发了好多MIS、ERP之类的,但全都是企业信息化的管理系统,其中智能化的程度有没有?有,但确实不高。
在这三个时代,从研究的科学问题来看,材料时代更多的是研究物质成分、化学变化及其结构的,认为其基础学科是化学。
能源时代更多的是依赖物理,研究蒸汽机、能量的转化、运动状态等,是牛顿的那个时代。
信息时代的基础学科是数学与计算科学。
第四个时代,我们认为智能时代一定会来的,智能时代干什么,我们有大量的数据,需要进行决策、判断;我们现在有很多的个性化的东西,进行针对性的个性化服务;进行大数据挖掘,从而进行自动决策,这就是智能化的工具,很多工具是软件,但是也有很多是硬件。
这个时代研究的科学问题实际上是网络问题,不管是局域网、还是广域网,或者通信网、还是互联网,目前来看已经进入到所谓的物联网时代。
在复杂的网络系统中进行分析挖掘和逻辑推理,从而形成智能化的决策和判断,这个时代的核心基础理论是逻辑与网络。
实际上,我们是做软件出身的,软件编程的发展也有几个阶段:面向机器、面向过程、面向结构程序化设计、面向对象、面向网络,我也在想是不是也有智能化的编程工具,安卓是智能手机的操作系统,为开发者提供了很好的编程环境,相信今后还有更加智能化的开发工具出现。
在2009年7月7号,有一个理事长访谈,邀请中国人工智能学会的主要创始人:钟义信老师,涂序彦老师,何华灿老师。
针对人工智能如何发展、人工智能如何产业化等话题进行探讨,钟老师坚定地认为“五年后将迎来人工智能大发展,进入智能时代”,现在来看刚好五年,智能时代确实已经来了。
在高校学科划分中,人工智能属于计算机系的还是电子化系的还是自动化系的,各高校并不一致。
2003年提出成立“智能科学与技术”专业,北京大学等几十所高校现在都在招生,近年来发展很快。
无论是在人工智能理论、技术、教学、应用等方面,每年都有很多研讨会举行,从前几年的照片来看,老师们确实很早就在思考研究这方面的问题。
在人工智能产业化方面,我们也想联合一些大学老师做一些事情,我们也提出了一个方案,当时是想做中国国产的“人工智能计算平台AICP (ArtificialIntelligence Computing Platform)”。
提供一个智能运行环境的平台,其中把若干人工智能算法都实现为功能服务模块,对外提供调用接口。
比如神经网络、遗传算法、语音识别、人脸识别等,包括人对着手机一讲话就可以翻页了,通过远程服务提供一些应用,机器人、智能安防,智能家居,智能办公等。
我们当时想做的智能计算平台,包括:核心软件、专业软件、以及应用型软件,主要瞄准机器人、协同计算、自动控制、生产执行系统、智慧医疗、决策支持系统、自然语言翻译等,当时列了这些事情,现在不少公司也都在开发。
智造企业机联网工程现在回过头来看,德国提出工业4.0,中国怎么办?工业4.0本身是智能制造,能自动焊接的机器人80年代就有了,哈工大的焊接是非常先进的。
德国工业4.0的核心词主要是CPS (Cyber-Physical Systems),信息物理系统、或网络物理系统,认为CPS是实现工业4.0的基础。
最近我们也还在想,把德国的东西是不是照搬引进来,如何消化吸收?目前主要体现在“机器换人”和“设备机器联网”方面,这是浙江省和广东省重点实施工程,在2013年的时候,浙江省明确下达文件,经信委、科技厅下达的文件,这里介绍其中与机联网相关的一些内容,供大家参考。
机联网就是机器联网,指应用物联网、云计算、现代通信技术,对企业制造设备、工艺流程,空调、照明、仓储等辅助设备进行统一的改造升级管理,形成集中管理、资源共享的现代化智能制造模式,以提高生产效率,改善产品质量,促进节能减排,提高企业综合能力。
机联网重要的实现途径是机器换人,江浙一带,长三角、珠三角,人力成本提高了,很多工厂倒闭了,这是现实情况,很多企业需要自动化升级改造。
浙江省拿出五千个亿,五年之内每年支持五千个机器换人项目,实施企业的升级改造。
机联网到底做哪些事情呢?第一点,还是要加强顶层设计,听起来有点虚,实际上因为中国,包括江浙一带和广东一带,尽管政府拿了很多钱做这件事情,但在很多方面还是不清楚的,需要专家们帮助他们做整体设计,到底国内国外有哪些自动化的设备,国外有哪些自动化设备可以引进,不少企业领导并不是很了解,必须要有专家帮他们进行具体分析,这样的设备,这样一个工艺流程,哪些是可以用机器代替人工的,帮他设计方案。
从省里面的角度,国家战略层面的角度,也需要一些设计,这部分工作还是少不了。
第二点,是推动机器联网,这是核心内容,企业(工厂)车间内外的机器设备都需要连接起来,实现远程统一的自动化管理控制。
第三点,是系统集成,这里面包含了各种企业计划系统、信息管理系统、生产执行系统、产品生命周期管理系统等的集成。
第四点,是加强技术创新,技术创新主要是电子设备和自动化传感器、以及平台软件等关键技术方面的创新,有些需要引进国外的,同时也需要国内的企业参与研发我们自己需要的设备。
第五点,是标准化,标准化不可忽略,很重要,机联网也会涉及到若干标准。
第六点,加强安全保障,这是重点提了,尤其是涉及国计民生的重点领域。
我们想想,车间里面都是机器人,数据都是可以传到后台服务器上的,斯诺登对美国的监控事件曝光之后,中国很担忧。
我们从日本引进来机器人以后,是不是通信协议是私有的,如果不公开,我们想修改就不行;从欧洲买来一个机器设备之后,数据传到哪些地方都不知道,甚至我们生产过程当中的数据、参数、故障,保存在机器里面,等维修的时候给我们取走了,我们也不知道。
这需要我们现在制定这方面的安全许可,网络检测手段,包括现在的底层系统安全,进网入口安全,很可能以后买机器人不是像今天这样想买就能买了,以后可能像手机一样,需要入网许可,否则,你的设备就不能联网。
机联网设备主要分四种类型:第一类是数控机床联网,这是众多工厂的设备;第二类是行业专用设备联网。
义乌做服装和织布的厂,都有自动化生产线,跟他们进行交流,织布参数怎么检测,线断了之后能否自动接上,现在线断了就报警和停机,需要人工接上后再继续运行,是不是可以做一些自动化的设备来实现自动接线、取线轴等。
第三类是工厂大型生产机器设备联网,这里面包括了户外的工程机械,挖掘机,也做一些GPS定位,故障检测。
第四类是工厂辅助设备,空调和灯怎么节能。
这四大类型设备都需要联网。
机联网云服务解决方案如何把机联网具体实施起来?我们设计了一套云计算、云服务平台的解决方案,这个方案当中,跟通用物联网的方案基本差不多,但是细节不完全一样,内容也不完全一样,因为把物联网大概念具体化到工业4.0了。
工业企业中的机器机床都要进行联网,这其中有些标准需要统一,有些新的传感器需要研发,有些新的网络协议需要制定;还有户外的挖掘机,其他的一些工程机械设备也需要联网,可能自己也有一些专用的传感器或者网关控制器;后台是云服务系统;最上面是应用终端设备,这是整体网络结构。
在整个方案中,分成三层,物联网的底层是数据采集,这里具体化就是机联网层,是机器设备的联网,设备的联网细化到工业流程当中,也可能细化到机床设备当中的一个点上,包括了摄像头和各种传感器;也可能还有一些协议不是通用的,也可能利用WIFI,也可能是Zigbee,目前各种协议都有,这是机器联网中最复杂的一块。
不同企业的协议不同,标准不同,基本处于混沌状态。
我们需要做网关控制器,各个分厂区域中的数据采集出来之后,通过网关往上传,网关不是一般的家里上网那样简单的网关,后面可以看到有好几个功能。
机联网层上面是云计算平台层,有些数据在机联网层直接处理了,还有一些数据到后台服务器上,进行数据分析、挖掘之后再处理。
最后是应用,应用这一层大家比较容易理解,不多解释。
云服务平台层,有很多工作需要做,这里面分了几大部分。
一个是云基础设施服务,在相关的服装行业或者钢铁厂,可以统一建立一个大的云平台,这个服装厂那个服装厂的数据都会传到这里来,政府和企业拿钱建一个平台,也可能这个服装厂不想要服务器,就是远程服务,数据传过来就可以。
广东省今年7月18号进行了一个能源管理系统的项目招标,就是全省的管控系统,各个能耗企业需要实时或定期上传相关数据。
解决方案中,除了物联网的三层,还有两个循环控制:第一个是小循环,就是有些信息需要本地实时处理,比如说,车间设备出了故障,会立马进行反馈,反馈当场处理掉,不需要人工干预,比如说空调温度到26度以上,超出了节能控制阈值,控制器就可以自动降温,大型的生产设备当中,也是要进行设定它的一些阈值条件,基本上不需要人工。